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《分布估计算法论文：分布估计算法 copula理论 clayton copula函数 边缘分布 经验分布 正态分布》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分布估计算法论文：Claytoncopula分布估计算法中边缘分布的研究【中文摘要】分布估计算法(EstimationofDistributionAlgorithm,简称EDA)是在遗传算法的基础之上发展起来的,与遗传算法不同,它不使用交叉和变异算子,而是根据当前种群中适应值较好的个体建立概率分布模型,然后根据估计的模型进行采样得到新的个体,以此来引导算法的搜索。基于Copula理论的分布估计算法(cEDA),把对优势群体的概率模型的估计分为两部分进行,即对各变量边缘分布的估计和一个Copula函数的选取,通过Copula函数将各变量的边缘分布连接成它们的联合
2、分布。它的优点在于不仅简化了估计概率模型的运算复杂度,而且能够充分反映变量之间的关系。在cEDA算法中,边缘分布的选取对算法的优化效果有很大的影响,因此,本文选择Claytoncopula函数作为连接函数,首先选择经验分布和正态分布作为边缘分布函数,对两者的优化结果进行了分析比较,结果发现采用正态分布作为边缘分布的优化结果比较好,同时也发现虽然采用正态分布的结果比较好,但是其对某些函数的优化结果存在一种早熟现象。进一步对边缘分布采用正态分布作了理论上的分析,发现方差的过快收敛是导致算法产生早熟的主要原因,...【英文摘要】ThedevelopmentofEst
3、imationofDistributionAlgorithm(EDA)isbasedonGeneticAlgorithm(GA),It’sdifferentfromGA,itdoesn’tusecrossoverandmutation,butestablishesprobabilitydistributionmodelbypromisingindividualsinthecurrentgeneration,thenacquiresnewindividualsbysamplingthemodel.EstimationofDistributionAlgorithm
4、sbasedoncopula(cEDA)dividetheestimatingprobabilisticmodelfromthepromisingpopulationintotwoparts,themarginaldistributionofeachvariableand...【关键词】分布估计算法Copula理论Claytoncopula函数边缘分布经验分布正态分布【英文关键词】EstimationofDistributionAlgorithms(EDAs)CopulatheoryClaytoncopulafunctionmarginaldistributi
5、onempiricaldistributionnormaldistribution?【索购全文】联系Q1：138113721Q2：139938848同时提供论文写作一对一辅导和论文发表服务.保过包发【目录】Claytoncopula分布估计算法中边缘分布的研究中文摘要3-4ABSTRACT4第一章绪论7-171.1分布估计算法的研究背景和意义7-81.2分布估计算法概述8-91.3分布估计算法研究现状9-131.3.1变量间无关的分布估计算法9-101.3.2双变量相关的分布估计算法10-111.3.3多变量相关的分布估计算法11-131.4分布估计算法的理论
6、研究13-151.5本文的主要内容和结构安排15-17第二章Copula分布估计算法17-272.1Copula理论简介172.2Copula理论的基础知识17-202.2.1二元copula函数的定义及其性质17-192.2.2多元copula函数的定义及其性质192.2.3copula函数的分类及特点19-202.3多元分布的Sklar定理20-212.4基于Copula理论的分布估计算法21-222.5copula分布估计算法的基本框架22-232.6从Claytoncopula函数采样23-242.7本章小结24-27第三章边缘分布的选取27-353.
7、1经验分布函数27-283.2对经验分布函数的采样28-293.3正态分布函数29-303.4对正态分布函数的采样303.5仿真实验与结果30-343.6本章小结34-35第四章自适应模型的cEDA35-454.1进化策略中的自适应模型35-364.2分布估计算法中的自适应模型36-384.3cEDA中的自适应模型38-404.3.1边缘分布采用正态分布时的分析38-394.3.2自适应模型的cEDA39-404.4仿真实验结果40-434.5本章小结43-45第五章总结与展望45-47参考文献47-55研究生在读期间参加的研究项目及论文发表情况55-57致谢
8、57-58
